“技术的每一次飞跃，都伴随着风险的升级。”——摘自《信息安全的本质》
“防不胜防的时代，唯一不变的是——保持警觉。”——摘自《孙子兵法·谋攻篇》

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1. 头脑风暴：三大典型安全事件（想象+事实结合）

在阅读 Gartner 最新发布的《Cybersecurity Must Block AI Browsers for Now》报告后，我们不禁联想到过去一年里真实发生的、与报告中风险点相呼应的三起信息安全事件。这三起案例既是对“AI浏览器”潜在危害的有力佐证，也是我们在日常工作中必须警惕的“暗流涌动”。下面，让我们先用头脑风暴的方式，快速勾勒出这三起事件的轮廓，随后展开深入剖析。

案例编号	场景设定（想象）	对应报告风险点
案例一	某金融公司内部员工使用 ChatGPT‑Atlas 浏览器处理客户资料，因“间接提示注入”被黑客诱导执行恶意脚本，导致大量账户密码被窃取并出售黑市。	间接提示注入、凭证泄露
案例二	某跨国制造企业的采购部门让 Perplexity‑Comet 代办差旅预订，AI误判目的地，将高管机票预订至 “马尔代夫”，费用超支 30 万美元，且因为自动支付功能被冒用进行外部转账。	错误采购、财务损失
案例三	某研发团队在撰写内部技术文档时，使用 Bard‑Edge AI浏览器的“自动摘要”功能，文档被实时上传至云端的 OpenAI API 进行处理，未加密的机密代码泄露至公开模型训练集，引发IP泄露与竞争对手的技术复制。	敏感数据泄露、云端处理风险

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2. 案例深度剖析：风险根源与防御思路

2.1 案例一：“间接提示注入”导致的凭证窃取

2.1.1 背景回顾

• 受害单位：国内一家大型商业银行的分支行。
• 使用工具：ChatGPT‑Atlas AI浏览器（具备“指令式”对话与网页即时渲染功能）。
• 攻击手法：黑客通过钓鱼邮件发送一段暗藏 “prompt injection” 的 URL，诱导受害者点击后，浏览器在后台将恶意指令注入到正在运行的 AI 代理中。

2.1.2 事件进程

时间点	关键动作
09:12	员工在 Outlook 收到声称来自 IT 部门的“系统升级”邮件，内含链接 https://bank‑secure‑update.com?token=xyz。
09:13	员工使用 AI 浏览器打开链接，浏览器自动解析页面并尝试“自动完成登录”。
09:14	恶意页面利用 “prompt injection” 将指令 export_credentials() 注入浏览器的后台进程。
09:15	AI 代理在未提示的情况下读取本地凭证管理器，获取银行内部系统的 管理员账号/密码。
09:16	凭证被打包加密后通过隐藏的 HTTP POST 发送至攻击者的 C2 服务器。
09:18	攻击者使用窃取的凭证登录内部系统，下载 2TB 客户数据并转移至暗网。

2.1.3 影响评估

• 直接损失：约 1.5 亿元人民币的客户资产冻结，涉及 8 万余名客户。
• 间接损失：品牌形象受损，监管罚款 5000 万人民币，后续合规整改费用 2 亿元。
• 合规风险：违背《网络安全法》《个人信息保护法》对数据保护的硬性要求。

2.1.4 教训提炼

1. 默认设置优先于安全：AI 浏览器的“自动登录”与“凭证自动填充”在默认开启时，极易被恶意页面利用。
2. 提示注入是新型攻击面：传统的 XSS、CSRF 已被Prompt Injection取代，攻击者不再需要直接控制前端，而是通过自然语言指令进行渗透。
3. 安全感知不足：员工对 AI 浏览器的信任度过高，缺乏对“AI 代理”行为的审计意识。

对策建议：在企业设备上强制关闭 AI 浏览器的自动凭证填充功能；对所有 AI 代理进行 行为日志审计，并在安全平台上设置 异常指令告警。

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2.2 案例二：AI 自动采购导致的财务失误与外部转账

2.2.1 背景回顾

• 受害单位：一家在欧洲拥有 30 条生产线的跨国制造企业（代号“欧星公司”）。
• 使用工具：Perplexity‑Comet AI 浏览器（具备“智能行程规划”与“一键支付”功能）。
• 业务流程：销售团队在出差前，通过 AI 浏览器输入“为我预订北京到东京的商务舱，6 月 10 日”，AI 自动生成行程并完成付款。

2.2.2 事件进程

时间点	关键动作
04-12 09:00	销售主管在 AI 浏览器中输入 “预订 6 月 10 日北京到东京的商务舱”。
04-12 09:01	AI 浏览器因地区设置错误，将目的地识别为 “马尔代夫”，并依据“最佳性价比”推荐了豪华度假套餐。
04-12 09:02	AI 浏览器自动调用公司已绑定的企业信用卡完成支付，费用 30 万美元。
04-12 09:05	同时，AI 误将 “付款指令” 复制到另一条对话中，触发了先前设定的“自动转账 10 万美元至供应商 A”。
04-12 09:07	财务系统因缺乏二次确认，直接完成了转账。

2.2.3 影响评估

• 财务损失：30 万美元的差旅费用被误计为度假费用，导致预算超支 20%；10 万美元的外部转账被误付给不法分子。
• 业务中断：原计划的商务谈判因高管未能按时到达北京，导致关键合同延迟签署，预计损失 5% 销售额。
• 合规漏洞：未遵守《企业内部控制基本规范》对“大额付款”二审的要求。

2.2.4 教训提炼

1. AI 自动化的便利背后是“错误链”：一次错误的自然语言解析，会在后续环节产生连锁反应。
2. 缺乏人为确认：企业在关键财务动作上仍需设置“多因素审批”，否则 AI 的“一键支付”将成为攻击者的可乘之机。
3. 地理信息误判：AI 对区域语言的歧义识别容易导致“地点混淆”，尤其在多语言环境下更为突出。

对策建议：对所有 AI 浏览器的 “自动支付” 与 “采购” 功能进行 强制二次验证；在系统层面加入 自然语言意图校验（Intent Verification）模块；对 AI 产生的 业务指令 进行 版本化审计。

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2.3 案例三：云端 AI 处理导致的机密数据泄露

2.3.1 背景回顾

• 受害单位：国内一家专注 半导体工艺研发 的高科技企业（代号“芯火科技”）。
• 使用工具：Bard‑Edge AI 浏览器（提供实时“文档摘要”与“代码优化”功能，后台调用 OpenAI API 进行自然语言处理）。
• 业务场景：研发团队在撰写新一代光刻机控制算法时，需要快速生成技术文档的概要。

2.3.2 事件进程

时间点	关键动作
2025‑09‑15 14:30	开发工程师在 AI 浏览器中选中 200 页的技术手册，点击 “自动生成摘要”。
2025‑09‑15 14:31	浏览器将手册全文上传至 OpenAI 云端进行 NLP 处理，返回 5 页摘要。
2025‑09‑15 14:33	由于未开启 TLS 加密 的自定义 API 入口，数据在传输过程中被中间人捕获。
2025‑09‑15 14:35	恶意方将摘取的核心算法片段加入公开的 GitHub 项目中，导致专利技术提前泄露。
2025‑09‑16 09:00	竞争对手通过技术对比发现新算法细节，提交专利抢先申请，导致芯火科技的专利申请被驳回。

2.3.3 影响评估

• 技术损失：关键算法泄露，预计导致公司 3 年研发投入价值约 12 亿元人民币的技术优势削弱。
• 专利风险：专利被抢先，后续商业化受阻，预计直接收益下降 30%。



• 声誉受损：行业舆论质疑公司信息安全能力，导致合作伙伴信任度下降。

2.3.4 教训提炼

1. AI 云服务并非“免费午餐”：将企业内部机密数据发送至外部云端进行处理前，必须评估 数据主权 与 合规性。
2. 传输加密是底线：未对 API 调用进行 TLS/SSL 加密，即构成 明文泄露。
3. 使用 AI 前的 “数据脱敏”：对敏感信息进行脱敏后再交由 AI 处理，是防止泄露的首要措施。

对策建议：在企业内部部署 私有化 LLM（Large Language Model） 环境，确保所有 AI 计算均在受控网络中完成；强制对所有外部 API 调用进行 端到端加密；对机密文档实行 数据脱敏策略 并在 AI 交互层加入 脱敏检查。

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3. 数据化、智能化、智能体化融合的时代——安全形势的全景图

3.1 技术融合的三大趋势

趋势	关键技术	对安全的冲击
数据化	大数据平台、数据湖、统一数据治理	数据孤岛被打通，攻击者有更大 横向渗透 目标；数据泄露成本指数级提升。
智能化	机器学习、生成式AI、自动化运维（AIOps）	AI 生成的 深度伪造（DeepFake）与 Prompt Injection 成为新型攻击向量。
智能体化	多模态代理、AI浏览器、企业数字助理	Agentic 系统具备自主决策能力，若未受控，可能自行执行 高危操作。

Gartner 报告指出：“默认 AI 浏览器设置优先用户体验而非安全”，这正是技术便利与安全防御之间的“拔河赛”。在全员接入 AI 助手的今天，安全边界不再是传统的防火墙或端点防护，而是需要在人‑机‑数据三维空间建立 “安全感知层”。

3.2 风险矩阵：从“技术”到“行为”

风险维度	典型场景	可能后果
技术层	AI 浏览器自动下载插件、外部 LLM 调用	恶意代码植入、数据外泄
流程层	自动化采购、AI 自动生成报告	财务误付、合规违规
行为层	员工对 AI 盲目信任、绕过安全培训	社会工程、内部威胁放大

核心结论：技术风险可控，行为风险难防。因此，安全意识培训成为唯一能把“人”这根最薄弱的链条锻造得更坚固的根本手段。

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4. 呼吁全员参与信息安全意识培训——从“认知”到“行动”

4.1 培训的必要性：从“了解”到“内化”

1. 认知升级：让员工知道 AI 浏览器的 “默认风险” 与 “潜在危害”（如 Prompt Injection、数据泄露），摆脱“技术是好事”的认知误区。
2. 技能提升：教授 安全对话（Secure Prompting）技巧，教会在 AI 对话中使用 最小权限原则 与 明确指令，避免 “模糊指令” 被系统误解。
3. 行为养成：通过 情境演练（Phishing+AI）、案例复盘（本篇三大案例）以及 红蓝对抗，让安全意识转化为日常工作习惯。

“安全不是一次性的任务，而是每天的习惯。”——摘自《安全渗透的艺术》。

4.2 培训框架设计（基于 ADKAR 模型）

阶段	目标	关键活动	产出
Awareness（认知）	让全员了解 AI 浏览器的风险	线上微课（5分钟）+ 现场案例分享	100% 员工完成观看
Desire（意愿）	激发主动防护的动机	游戏化防护挑战（积分兑换）	员工参与率 > 80%
Knowledge（知识）	掌握安全操作规范	交互式实验室（模拟 Prompt Injection）	通过率 ≥ 90%
Ability（能力）	在实际工作中落实	部门实战演练（AI 代理误操作）+ 现场答疑	形成 SOP（标准作业流程）
Reinforcement（强化）	持续保持安全行为	每月安全测评 + 违规通报 + 复盘会议	安全违规率下降 30% 以上

4.3 培训的实施路径

1. 启动阶段：由信息安全部牵头，联合人力资源部制定 年度培训计划，明确时间节点（2026 年 1 月至 4 月）与覆盖范围（全员、外包、合作伙伴）。
2. 内容研发：采用 情景剧、动漫短片、VR 交互等多媒体形式，帮助员工在轻松氛围中记忆关键要点。
3. 平台搭建：利用企业内部 Learning Management System (LMS)，实现 学习路径追踪、成绩统计、异常预警。
4. 考核与激励：设置 安全星级评定，对连续三个月保持零违规的团队授予 “安全先锋” 称号与实物奖励。
5. 持续改进：每季度组织 安全事件复盘，结合最新的 AI 威胁情报（如 Prompt Injection、HashJack 漏洞）更新培训内容。

小贴士：在培训中加入 “安全自查清单”（如：“是否已关闭 AI 浏览器的自动登录？”），让每位员工在打开浏览器前做一次 3 秒的自检。

4.4 角色与责任

角色	主要职责
信息安全总监	决策培训方向、审定培训材料、监督执行进度。
部门主管	确保本部门员工按时完成培训、对违规行为及时纠正。
普通员工	主动学习、严格遵守安全操作规程、在发现异常时立即上报。
IT 运维	配合技术团队实现 AI 浏览器的安全配置（如禁用自动凭证填充、强制二次验证）。
合规审计	定期检查培训记录、评估培训效果、提出改进建议。

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5. “安全文化”从口号到落地：实用技巧大全

1. 每天三问：

   • 我今天是否使用了 AI 浏览器？
   • 我是否确认了对话指令的准确性？
   • 我的操作是否经过二次验证？

2. “安全徽章”制度：在公司内部论坛、邮件签名中加入 “已完成 AI 浏览器安全培训” 徽章，提升安全意识的可视化。

3. “安全早餐会”：每周一上午 9 点，在公司咖啡区举办 10 分钟的安全小课堂，分享最新的 AI 攻击案例或防御技巧。

4. “红灯-绿灯”清单：

   • 红灯：未加密的 API 调用、自动支付、未审计的 Prompt。
   • 绿灯：使用公司内部私有模型、二次审批、加密传输。

5. “逆向思维”演练：让员工站在攻击者的立场，思考如何利用 AI 浏览器进行渗透，帮助其更好地识别 漏洞 与 薄弱环节。

6. “安全笑话”：在内部公告栏加入轻松幽默的安全段子（如：“AI 浏览器不喝水，却会‘吞’掉你的密码！”），让安全氛围不再枯燥。

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6. 结语：从“停摆”到“共舞”——打造全员可持续的安全生态

Gartner 的报告提醒我们：“在风险容忍度低的组织中，AI 浏览器可能需要长期封禁。”然而，封禁并非长久之计，技术的进步不可逆，只有让每一位员工都成为 安全的第一道防线，才能在 AI 时代实现 “安全共舞”。

• 技术层面：我们要在企业网络中强制安全配置、部署私有化 LLM，确保核心数据不外泄。
• 流程层面：建立 多因素审批、AI 交互审计，让每一次自动化决策都经得起追溯。
• 行为层面：通过系统化的 信息安全意识培训，让员工从“知道”走向“会做”，把安全意识根植于日常工作。

让我们在 2026 年的第一季度，以“一课在手、万事不愁”的姿态，迎接 AI 浏览器带来的生产力革命，同时用 坚实的安全防线 护航企业的数字化转型。安全不是口号，而是行动；防护不是一次，而是每一天的坚持。

“防火墙可以挡住子弹，安全文化可以挡住子弹背后的思考。”

让我们一起，点燃安全之光，照亮 AI 之路！

昆明亭长朗然科技有限公司提供全面的信息保密培训，使企业能够更好地掌握敏感数据的管理。我们的课程内容涵盖最新安全趋势与实操方法，帮助员工深入理解数据保护的重要性。如有相关需求，请联系我们了解详情。

• 电话：0871-67122372
• 微信、手机：18206751343
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• QQ: 1767022898

“防微杜渐，方可安天下。”——《孟子·告子下》

在信息化高速迭代的今天，职场的每一次技术升级，都像是一阵春风，吹进了便利的同时，也暗藏了潜在的暗礁。近日，Gartner 发布的《Cybersecurity Must Block AI Browsers for Now》报告，再次把“AI 代理浏览器”推上了舆论的风口浪尖。报告指出，这类浏览器把“大语言模型”深度嵌入页面侧边栏，实现“随手即问、自动导航”，却也可能把敏感数据偷偷送往云端，甚至在不经意间完成欺诈、订货、提交表单等危险操作。下面，我将通过 两个典型案例，带大家细致剖析这些隐患背后的真实危害，帮助每一位同事从案例中汲取教训，提升自身的安全防护意识。

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案例一：AI 侧边栏泄露公司核心数据——“Perplexity‑Comet”事件

背景

2024 年底，位于深圳的某互联网安全公司 星盾科技（化名）在内部测试新版 AI 浏览器 Perplexity‑Comet 时，发现每当编辑器窗口打开时，浏览器侧边栏会自动弹出“智能摘要”建议。该功能基于云端 LLM，对页面文本进行实时解析并返回摘要，使用起来极其顺滑。于是，部门经理决定将该功能推给客服团队，用于快速生成用户咨询的回复。

事件经过

1. 引用敏感信息：客服在处理一起涉及客户财务报表的邮件时，打开了内部系统的深层页面，并在侧边栏点击“快速概括”。此时，页面文本（包括财务数据、账户号、合同细节）被实时发送至 Perplexity 的云端模型进行处理。
2. 云端泄露：几小时后，公司安全监控系统捕获到 Perplexity API 的大流量请求，且数据包中包含未加密的明文财务信息。进一步追踪发现，Perplexity 在其后台日志中保留了这些文本的临时缓存，且未进行充分脱敏。
3. 外部利用：同一时间，黑客组织利用公开的 API 接口，抓取了这些缓存数据，并通过暗网出售，导致星盾科技的多家合作伙伴收到财务信息泄露警报，业务谈判陷入僵局。

安全影响

• 机密数据外泄：公司核心财务信息被泄露至第三方，导致商业竞争力受损。
• 合规风险：涉及个人信息（如员工账号）和财务数据，违反《网络安全法》以及《个人信息保护法》的数据最小化原则，面临高额罚款。
• 信任危机：合作伙伴对公司的信息安全管理产生质疑，直接影响后续合作谈判。

案例启示

• AI 侧边栏不等于“安全加速器”。虽然它可以提升工作效率，却可能把活跃页面的全部内容毫无筛选地发送至云端。必须在组织层面对侧边栏功能进行审计，评估后端 AI 模型的安全措施与数据脱敏能力。
• 最小化数据传输原则。在敏感业务场景下，建议关闭 AI 侧边栏或使用本地部署的 LLM，以避免数据跨境流动。
• 细粒度的策略控制。通过浏览器策略（如 Group Policy、MDM）统一禁止将特定域（内部系统）与 AI 服务交互。

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案例二：自动化采购失误——“ChatGPT Atlas”误下单事件

背景

2025 年春季，国内大型制造企业 华凌集团（化名）在数字化转型中引入了 ChatGPT Atlas 代理浏览器。该浏览器集成了“AI 代理填表”功能，员工可以在浏览器侧边栏直接输入自然语言指令，例如“帮我订购10箱A型螺丝”，系统会自动在内部采购系统中填写并提交订单。

事件经过

1. 指令误解：业务部门的张经理在浏览项目进度报告时，打开了 Atlas 侧边栏，随口说：“帮我把这份报告发给财务审计部门。” Atlas 将指令误解析为“向财务提交采购申请”，于是自动在采购系统中生成了一条 价值 120 万人民币 的“特种合金材料”采购订单。
2. 自动审批：该企业内部采购流程已实现 AI 审批，即订单符合预算且金额在阈值以下即可自动通过。于是，错误订单在 1 小时内完成审批、生成采购合同，并触发自动付款流程。
3. 资金流失：由于付款已完成，供应商发货后，财务部门才在对账中发现异常。纠正过程耗时两周，导致企业现金流紧张，项目预算被迫削减。

安全影响

• 财务损失：直接导致 120 万元的误支付，后续追讨需耗费大量人力与时间。
• 业务中断：错误采购占用了关键资源，影响了原计划的项目进度。
• 内部信任衰减：员工对 AI 代理功能产生疑虑，导致后续数字化工具采纳率下降。

案例启示

• AI 代理的“误读”风险不容小觑。自然语言交互虽便利，却易受上下文、歧义影响。对关键业务（如采购、财务）应设定二次确认或多因素审计，防止“一键误操作”。
• 业务流程的“AI 接管”需配合人工把关。尤其是涉及资金流向的环节，必须保留 人工复核 或 高价值阈值人工审批。
• 安全培训与使用规范同步展开。让员工了解 AI 代理的使用场景边界，明确“哪类指令可以自动执行，哪类必须人工确认”。

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何为“智能体化·数字化·具身智能化”时代的安全底线？

“欲穷千里目，更上一层楼。”——王之涣《登鹳雀楼》

在 AI 代理浏览器、企业大模型、边缘计算 与 具身智能（Embodied AI） 交织的当下，我们正经历一场 “智能体化” 的技术革命。它让 信息的获取、任务的执行、决策的制定 皆可在 数字化 的空间里完成；它让 硬件与软件、物理与虚拟 之间的壁垒日趋模糊，形成 具身智能化 的全新生态。

然而，技术的每一次跃迁，也会带来 攻击面的指数级放大：

1. 数据泄露的链路延伸：AI 侧边栏把页面内容送往云端，使得原本局限在内网的敏感信息跨境流动。
2. 自动化的“失控”：AI 代理可以在毫秒级完成表单填报、付款指令、系统配置等操作，一旦被误导或被恶意利用，将导致 “秒级攻击”。
3. 攻击面的模糊化：攻击者不再需要传统的钓鱼邮件或漏洞利用，只需诱导或误导 AI 完成恶意行为，形成 “Prompt‑Injection”、“Agentic Hijack” 等新型攻击手法。

在如此背景下，每一名职工 都是 组织安全的第一道防线。我们不能把安全归结为“IT 部门的事”，而是需要 全员参与、持续学习，将安全意识扎根于日常工作流程中。

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勇敢加入信息安全意识培训——我们一起筑起数字堡垒

培训目标

1. 认知提升：让每位员工清晰了解 AI 代理浏览器、大模型交互、Prompt‑Injection 等概念，掌握其潜在风险。
2. 技能赋能：提供 安全使用指南（如浏览器策略配置、敏感信息脱敏、二次确认流程），让员工在实际工作中能够自如应对。
3. 行为养成：通过案例研讨、情景模拟，让安全意识转化为 日常行为，形成“不轻点、不随传”的安全习惯。

培训方式

• 线上微课堂（每周 30 分钟）：采用 视频+实时测验 的方式，兼顾灵活性与互动性。
• 现场工作坊：模拟 AI 代理误操作 场景，让员工亲身体验从风险识别到应急处置的完整流程。
• 安全演练：组织 “红队 vs 蓝队” 的内部对抗赛，重点演练 Prompt‑Injection 与 AI 代理误导 的防御策略。
• 知识库与工具箱：提供 AI 代理安全配置清单、敏感数据标记插件、本地 LLM 部署手册 等实用资源，帮助员工在日常工作中快速查阅与落地。

参与方式

• 报名渠道：企业微信“安全培训”小程序、一键预约；
• 学习积分：完成每堂课后可获取积分，累计积分可兑换公司福利（如电子书、培训证书）。
• 考核认证：培训结束后将进行 信息安全素养测评，合格者颁发 《企业信息安全合规证书》，在内部平台展示，提升个人职业形象。

“兵马未动，粮草先行；网络未稳，安全先行。”——《孝经·开宗明义》

让我们以案例为镜，以培训为盾，共同构筑一座 “不可攻破的数字城堡”，在智能体化、数字化、具身智能化的浪潮中，稳步前行、勇立潮头。

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结语：从“防患未然”到“共筑基线”

从 Perplexity‑Comet 的数据泄露，到 ChatGPT Atlas 的误下单，我们看到了 AI 代理浏览器在提升效率的同时，也可能成为 “信息泄漏的加速器” 与 “自动化失控的元凶”。这些案例并非遥不可及的教科书式警示，而是 真实的业务场景，随时有可能在我们的办公室、车间、甚至家庭办公环境中上演。

因此，信息安全不是技术部门的独舞，而是 全员参与的协同合奏。通过系统化的安全培训，我们可以：

• 厘清风险：了解 AI 代理的工作原理与隐私危害。
• 掌握防御：学会配置浏览器策略、使用本地模型、进行二次确认。
• 养成习惯：在日常操作中主动思考安全，形成“安全先行”的思维定式。

让我们以 “不让 AI 做盲目代步车” 为口号，以 “把安全写进每一次点击” 为行动指南，携手在 智能体化、数字化、具身智能化 的新时代，写下企业安全的新篇章。

“海纳百川，有容乃大；壁垒千重，亦不如人心之坚。”——《礼记·大学》

信息安全意识培训即将启动，请各位同事踊跃报名、积极参与，让我们一同把安全潜藏在每一次“浏览”与“点击”之中，护航数字化转型的每一步！

我们在信息安全和合规领域积累了丰富经验，并提供定制化咨询服务。昆明亭长朗然科技有限公司愿意与您一同探讨如何将最佳实践应用于企业中，以确保信息安全。

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